所谓线性SVM与非线性SVM是指其选用的核类型。
用于分类问题时，SVM可供选择的参数并不多，惩罚参数C，核函数及其参数选择。对于一个应用，是选择线性核，还是多项式核，还是高斯核？还是有一些规则的。
什么时候选择线性的SVM核：
预测函数简单f(x) = w’*x+b，分类速度快。对于类别多的问题，分类速度的确需要考虑到，线性分类器的w可以事先计算出来，而非线性分类器在高维空间时支持向量数会非常多，分类速度远低于线性分类器。
线性SVM的推广性有保证，而非线性如高斯核有可能过学习。再举个例子，基于人脸的性别识别，即给定人脸图像，判断这个人是男还是女。我们提取了3700多维的特征，用线性SVM就能在测试集上达到96%的识别正确率。因此，线性SVM是实际应用最多的，实用价值最大的。
什么时候选择非线性的SVM核:
如果在你的应用中，特征维数特别低，样本数远超过特征维数，则选用非线性核如高斯核是比较合理的。如果两类有较多重叠，则非线性SVM的支持向量特别多，选择稀疏的非线性SVM会是一个更好的方案，支持向量少分类速度更快，如下图：
